SN cartésien massivement parallèle pour la simulation neutronique

High-fidelity nuclear reactor core simulations require a precise knowledge of the neutron flux inside the reactor core. This flux is modeled by the linear Boltzmann equation also called neutron transport equation. In this thesis, we focus on solving this equation using the discrete ordinates method (SN) on Cartesian mesh. This method involves a source iteration scheme including a sweep over the spatial mesh and gathering the vast majority of computations in the SN method. Due to the large amount of computations performed in the resolution of the Boltzmann equation, numerous research works were focused on the optimization of the time to solution by developing parallel algorithms for solving the transport equation. However, these algorithms were designed by considering a super-computer as a collection of independent cores, and therefore do not explicitly take into account the memory hierarchy and multi-level parallelism available inside modern super-computers. Therefore, we first proposed a strategy for designing an efficient parallel implementation of the sweep operation on modern architectures by combining the use of the SIMD paradigm thanks to C++ generic programming techniques and an emerging task-based runtime system: PaRSEC. We demonstrated the need for such an approach using theoretical performance models predicting optimal partitionings. Then we studied the challenge of converging the source iterations scheme in highly diffusive media such as the PWR cores. We have implemented and studied the convergence of a new acceleration scheme (PDSA) that naturally suits our Hybrid parallel implementation. The combination of all these techniques have enabled us to develop a massively parallel version of the SN Domino solver. It is capable of tackling the challenges posed by the neutron transport simulations and compares favorably with state-of-the-art solvers such as Denovo. The performance of the PaRSEC implementation of the sweep operation reaches 6.1 Tflop/s on 768 cores corresponding to 33.9% of the theoretical peak performance of this set of computational resources. For a typical 26-group PWR calculations involving 1.02×1012 DoFs, the time to solution required by the Domino solver is 46 min using 1536 cores.La simulation haute-fidélité des coeurs de réacteurs nucléaires nécessite une évaluation précise du flux neutronique dans le coeur du réacteur. Ce flux est modélisé par l’équation de Boltzmann ou équation du transport neutronique. Dans cette thèse, on s’intéresse à la résolution de cette équation par la méthode des ordonnées discrètes (SN) sur des géométries cartésiennes. Cette méthode fait intervenir un schéma d’itérations à source, incluant un algorithme de balayage sur le domaine spatial qui regroupe l’essentiel des calculs effectués. Compte tenu du très grand volume de calcul requis par la résolution de l’équation de Boltzmann, de nombreux travaux antérieurs ont été consacrés à l’utilisation du calcul parallèle pour la résolution de cette équation. Jusqu’ici, ces algorithmes de résolution parallèles de l’équation du transport neutronique ont été conçus en considérant la machine cible comme une collection de processeurs mono-coeurs indépendants, et ne tirent donc pas explicitement profit de la hiérarchie mémoire et du parallélisme multi-niveaux présents sur les super-calculateurs modernes. Ainsi, la première contribution de cette thèse concerne l’étude et la mise en oeuvre de l’algorithme de balayage sur les super-calculateurs massivement parallèles modernes. Notre approche combine à la fois la vectorisation par des techniques de la programmation générique en C++, et la programmation hybride par l’utilisation d’un support d’exécution à base de tâches: PaRSEC. Nous avons démontré l’intérêt de cette approche grâce à des modèles de performances théoriques, permettant également de prédire le partitionnement optimal. Par ailleurs, dans le cas de la simulation des milieux très diffusifs tels que le coeur d’un REP, la convergence du schéma d’itérations à source est très lente. Afin d’accélérer sa convergence, nous avons implémenté un nouvel algorithme (PDSA), adapté à notre implémentation hybride. La combinaison de ces techniques nous a permis de concevoir une version massivement parallèle du solveur SN Domino. Les performances de la partie Sweep du solveur atteignent 33.9% de la performance crête théorique d’un super-calculateur à 768 cores. De plus, un calcul critique d’un réacteur de type REP 900MW à 26 groupes d’énergie mettant en jeu 1012 DDLs a été résolu en 46 minutes sur 1536 coeurs